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针对复合壳阻尼结构的拓扑减振优化问题,以约束阻尼层的有限单元为设计变量,采用体积比、模态频率和振型为优化约束条件,构建以多模态权重系数的结构模态损耗因子数值关系为优化目标函数的拓扑减振优化模型。为了拓展优化目标灵敏度具有不局限于某一变密度法插值模型的形式,推导了数值表达式的一般函数式。动力学优化中优化目标灵敏度正、负数集共存,使得非凸性的目标函数设计变量出现负值或优化函数寻优于局部极值点。为此,推导出复合壳阻尼结构的全域灵敏度改进优化准则法迭代格,以确保每次迭代域均为全域设计变量集。结合有限单元法编程实现了复合壳阻尼结构改进准则法,并对复合壳结构进行拓扑减振优化分析。结果表明:在敷设体积减为全覆盖的50%时,复合壳结构的模态损耗因子增减偏差为10%,具有提升减振的轻量化设计目的;各阶目标函数和拓扑构型所需的迭代次数少,中间密度区域较小,多阶优于单阶模态优化函数,易于获得全域寻优的有效减振。 相似文献
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基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献
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